Oral Abstracts
Notice bibliographique
Résumé
Aims: To investigate factors that were associated with the proportion of adults with low CD4 cell counts (CD4 < 200 cells/ll) that were not receiving antiretroviral therapy (ART). Methods: The annual Survey of Prevalent HIV Infections Diagnosed (SOPHID) provides an epidemiological profile of, and determines the prevalence of, individuals living with diagnosed HIV infections in England, Wales and Northern Ireland. Adults reported to the 2004 SOPHID survey with both CD4 and ART reported were included in the dataset. Results: Individuals with CD4<200 accounted for 14% (4934/35,242) of all reports in 2004, of which 19% (950) were not on ART. The proportion of individuals with CD4<200 not on ART varied from 9% (Northern Ireland) to 36% (North East) across region of treatment. There was also variation across SHAs within regions. The proportion not on ART varied by most advanced clinical stage: 55% death with AIDS, 13% AIDS, 17% symptoms pre-AIDS and 29% asymptomatic. The proportion of individuals not on ART decreased with increasing age (26% at 15-24; 15% at 50+). There was little difference observed by ethnicity, exposure category or sex. Recent diagnoses accounted for 16% (84/ 514) of individuals not on ART with CD4 <200 in London. Conclusion: One in five individuals with low CD4 cell counts were not on ART, of which relatively few were because they were recently diagnosed. Further work will be required to investigate regional and demographic differences in the proportion not on treatment and to consider reasons why people were not on ART according to BHIVA guidelines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».